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    <title>Kafka学习 | Lvshen&#39;s Blog | This is My World</title>
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        <h1 class="title">Kafka学习</h1>
        <h5 class="subtitle">
            
                <time datetime="2017-11-01T01:36:03.000Z" itemprop="datePublished" class="page-time">
  2017-11-01
</time>


	<ul class="article-category-list"><li class="article-category-list-item"><a class="article-category-list-link" href="/categories/技术/">技术</a></li></ul>

            
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        <nav class="post-toc-wrap post-toc-shrink" id="post-toc">
            <h4>TOC</h4>
            <ol class="post-toc"><li class="post-toc-item post-toc-level-4"><a class="post-toc-link" href="#Kafka-简介"><span class="post-toc-number">1.</span> <span class="post-toc-text">Kafka 简介</span></a><ol class="post-toc-child"><li class="post-toc-item post-toc-level-5"><a class="post-toc-link" href="#kafka-有如下特性："><span class="post-toc-number">1.1.</span> <span class="post-toc-text">kafka 有如下特性：</span></a></li></ol></li><li class="post-toc-item post-toc-level-4"><a class="post-toc-link" href="#Kafka-架构"><span class="post-toc-number">2.</span> <span class="post-toc-text">Kafka 架构</span></a><ol class="post-toc-child"><li class="post-toc-item post-toc-level-5"><a class="post-toc-link" href="#kafka-相关名词解释如下："><span class="post-toc-number">2.1.</span> <span class="post-toc-text">kafka 相关名词解释如下：</span></a></li></ol></li><li class="post-toc-item post-toc-level-4"><a class="post-toc-link" href="#Kafka-应用场景"><span class="post-toc-number">3.</span> <span class="post-toc-text">Kafka 应用场景</span></a><ol class="post-toc-child"><li class="post-toc-item post-toc-level-5"><a class="post-toc-link" href="#消息队列"><span class="post-toc-number">3.1.</span> <span class="post-toc-text">消息队列</span></a></li><li class="post-toc-item post-toc-level-5"><a class="post-toc-link" href="#行为跟踪"><span class="post-toc-number">3.2.</span> <span class="post-toc-text">行为跟踪</span></a></li><li class="post-toc-item post-toc-level-5"><a class="post-toc-link" href="#元信息监控"><span class="post-toc-number">3.3.</span> <span class="post-toc-text">元信息监控</span></a></li><li class="post-toc-item post-toc-level-5"><a class="post-toc-link" href="#日志收集"><span class="post-toc-number">3.4.</span> <span class="post-toc-text">日志收集</span></a></li><li class="post-toc-item post-toc-level-5"><a class="post-toc-link" href="#流处理"><span class="post-toc-number">3.5.</span> <span class="post-toc-text">流处理</span></a></li><li class="post-toc-item post-toc-level-5"><a class="post-toc-link" href="#事件源"><span class="post-toc-number">3.6.</span> <span class="post-toc-text">事件源</span></a></li><li class="post-toc-item post-toc-level-5"><a class="post-toc-link" href="#持久性日志（commit-log）"><span class="post-toc-number">3.7.</span> <span class="post-toc-text">持久性日志（commit log）</span></a></li></ol></li></ol>
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<article id="post-Kafka学习"
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        <h1 class="post-card-title">Kafka学习</h1>
        <div class="post-meta">
            <time class="post-time" title="2017-11-01 09:36:03" datetime="2017-11-01T01:36:03.000Z"  itemprop="datePublished">2017-11-01</time>

            
	<ul class="article-category-list"><li class="article-category-list-item"><a class="article-category-list-link" href="/categories/技术/">技术</a></li></ul>



            
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        </div>
        <div class="post-content" id="post-content" itemprop="postContent">
            <blockquote>
<p>转：<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/49584wAC1sbx-erjpiWswA" target="_blank" rel="noopener">大数据时代：Kafka 如何做到 1 秒发布百万条消息</a></p>
</blockquote>
<p>说起 Kafka 的第一个突出特定就是“快”，而且是那种变态的“快”。据最新的数据：每天利用 Kafka 处理的消息超过1万亿条，在峰值时每秒钟会发布超过百万条消息，就算是在内存和 CPU 都不高的情况下，Kafka 的速度最高可以达到每秒十万条数据，并且还能持久化存储。那么，Kafka 是如何做到的呢？</p>
<blockquote>
<p><strong>分布式消息系统 Kafka</strong></p>
<p><strong>授权协议：</strong>Apache</p>
<p><strong>开发语言：</strong>Scala</p>
<p><strong>操作系统：</strong>跨平台</p>
<p><strong>开发厂商：</strong>Apache</p>
<p><strong>Github：</strong><a href="https://github.com/apache/kafka" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/apache/kafka</a> ★6120</p>
</blockquote>
<a id="more"></a>
<h4 id="Kafka-简介"><a href="#Kafka-简介" class="headerlink" title="Kafka 简介"></a><strong>Kafka 简介</strong></h4><p>Kafka 是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。之后成为 Apache 项目的一部分，主要用于处理活跃的流式数据。</p>
<h5 id="kafka-有如下特性："><a href="#kafka-有如下特性：" class="headerlink" title="kafka 有如下特性："></a><strong>kafka 有如下特性：</strong></h5><p>● 通过$O(1)$的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。</p>
<p>● 高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。</p>
<p>● 支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息。</p>
<p>● 支持Hadoop并行数据加载。</p>
<h4 id="Kafka-架构"><a href="#Kafka-架构" class="headerlink" title="Kafka 架构"></a><strong>Kafka 架构</strong></h4><figure class="image-bubble">
                <div class="img-lightbox">
                    <div class="overlay"></div>
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                </div>
                <div class="image-caption"></div>
            </figure>
<p>Kafka 的整体架构非常简单，是显式分布式架构，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多个。Producer，consumer 实现 Kafka 注册的接口，数据从 producer 发送到broker，broker 承担一个中间缓存和分发的作用。broker 分发注册到系统中的consumer。broker 的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。</p>
<h5 id="kafka-相关名词解释如下："><a href="#kafka-相关名词解释如下：" class="headerlink" title="kafka 相关名词解释如下："></a><strong>kafka 相关名词解释如下：</strong></h5><p><strong>1、producer：</strong>消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。</p>
<p><strong>2、broker：</strong>kafka 集群中包含的服务器。</p>
<p><strong>3、topic：</strong>每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。</p>
<p><strong>4、partition：</strong>partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。kafka 分配的单位是 partition。</p>
<p><strong>5、consumer：</strong>从 kafka 集群中消费消息的终端或服务。</p>
<p><strong>6、Consumer group：</strong>high-level consumer API 中，每个 consumer 都属于一个 consumer group，每条消息只能被 consumer group 的一个 Consumer 消费，但可以被多个 consumer group 消费。</p>
<p><strong>7、replica：</strong>partition 的副本，保障 partition 的高可用。</p>
<p><strong>8、leader：</strong>replica 中的一个角色， producer 和 consumer 只跟 leader 交互。</p>
<p><strong>9、follower：</strong>replica 中的一个角色，从 leader 中复制数据。</p>
<p><strong>10、controller：</strong>kafka 集群中的其中一个服务器，用来进行 leader election 以及 各种 failover。</p>
<p><strong>11、zookeeper：</strong>kafka 通过 zookeeper 来存储集群的 meta 信息。</p>
<p>Kafka 有四个核心的 API。客户端和服务器端的通信，是基于简单，高性能，且与编程语言无关的 TCP 协议。</p>
<figure class="image-bubble">
                <div class="img-lightbox">
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                </div>
                <div class="image-caption"></div>
            </figure>
<p>因为每条消息都被 append 到该 Partition 中，属于顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是 Kafka 高吞吐率的一个很重要的保证）。 Kafka 集群分区日志如下所示：</p>
<figure class="image-bubble">
                <div class="img-lightbox">
                    <div class="overlay"></div>
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                </div>
                <div class="image-caption"></div>
            </figure>
<p>每个分区是一个有序的，不可变的记录序列，不断附加到结构化的提交日志中。每个分区中的记录都被分配一个顺序的 id 号，称为唯一标识分区中每个记录的偏移量。</p>
<h4 id="Kafka-应用场景"><a href="#Kafka-应用场景" class="headerlink" title="Kafka 应用场景"></a><strong>Kafka 应用场景</strong></h4><h5 id="消息队列"><a href="#消息队列" class="headerlink" title="消息队列"></a><strong>消息队列</strong></h5><p>比起大多数的消息系统来说，Kafka 有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让 Kafka 成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于 Kafka 提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如 ActiveMR 或 RabbitMQ。</p>
<h5 id="行为跟踪"><a href="#行为跟踪" class="headerlink" title="行为跟踪"></a><strong>行为跟踪</strong></h5><p>Kafka 的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的 Topic 里。那么这些结果被订阅者拿到后，就可以做进一步的实时处理，或实时监控，或放到 hadoop 离线数据仓库里处理。</p>
<h5 id="元信息监控"><a href="#元信息监控" class="headerlink" title="元信息监控"></a><strong>元信息监控</strong></h5><p>作为操作记录的监控模块来使用，即汇集记录一些操作信息，可以理解为运维性质的数据监控吧。</p>
<h5 id="日志收集"><a href="#日志收集" class="headerlink" title="日志收集"></a><strong>日志收集</strong></h5><p>日志收集方面，其实开源产品有很多，包括 Scribe、Apache Flume。很多人使用 Kafka 代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或 HDFS）进行处理。然而 Kafka 忽略掉文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让 Kafka 处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的系统比如 Scribe 或者 Flume 来说，Kafka 提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。</p>
<h5 id="流处理"><a href="#流处理" class="headerlink" title="流处理"></a><strong>流处理</strong></h5><p>这个场景可能比较多，也很好理解。保存收集流数据，以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。很多用户会将那些从原始 Topic 来的数据进行阶段性处理，汇总，扩充或者以其他的方式转换到新的 Topic 下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程，可能是先从 RSS 数据源中抓取文章的内容，然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中；后续操作可能是需要对这个内容进行清理，比如回复正常数据或者删除重复数据，最后再将内容匹配的结果返还给用户。这就在一个独立的 Topic 之外，产生了一系列的实时数据处理的流程。Strom 和 Samza 是非常著名的实现这种类型数据转换的框架。</p>
<h5 id="事件源"><a href="#事件源" class="headerlink" title="事件源"></a><strong>事件源</strong></h5><p>事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。比如动态汇总（News feed）。</p>
<h5 id="持久性日志（commit-log）"><a href="#持久性日志（commit-log）" class="headerlink" title="持久性日志（commit log）"></a><strong>持久性日志（commit log）</strong></h5><p>Kafka 可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中，Kafka 类似于 Apache BookKeeper 项目。</p>

        </div>

        <blockquote class="post-copyright">
    
    <div class="content">
        
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    最后更新时间：<time datetime="2019-01-17T07:19:11.524Z" itemprop="dateUpdated">2019-01-17 15:19:11</time>
</span><br>


        
        原文链接：<a href="/2017/11/01/Kafka学习/" target="_blank" rel="external">https://lvshen9.gitee.io/2017/11/01/Kafka学习/</a>
        
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</blockquote>

        
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	<ul class="article-tag-list"><li class="article-tag-list-item"><a class="article-tag-list-link" href="/tags/Kafka/">Kafka</a></li><li class="article-tag-list-item"><a class="article-tag-list-link" href="/tags/消息/">消息</a></li></ul>


            
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转：大数据时代：Kafka 如何做到 1 秒发布百万条消息

说起 Kafka 的第一个突出特定就是“快”，而且是那种变态的“快”。据最新的数据：每天利..." data-title=" QQ">
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